دورة أساسيات علم البيانات باستخدام Python

لماذا هذه الدورة

أصبح علم البيانات من أهم المجالات للمؤسسات التي تسعى إلى فهم البيانات وتحسين القرارات واكتشاف فرص جديدة. فمن أداء الأعمال وسلوك العملاء إلى التنبؤ والأتمتة، يساعد علم البيانات المهنيين على تحويل المعلومات الخام إلى رؤى ذات معنى وحلول عملية.

تقدم الدورة أساسا واضحا وعمليا في مفاهيم علم البيانات وأدواته وتقنياته الرئيسية، وتشمل دورة الحياة وأساسيات Python وجمع البيانات وتنظيفها والتحليل الاستكشافي والتصور وتعلم الآلة التمهيدي والممارسات الأخلاقية. ومن خلال التمارين والأمثلة الواقعية، يبني المشاركون الثقة لتحليل البيانات وإنشاء مخرجات مرئية وتطبيق نماذج أساسية بمسؤولية، بإشراف بلاك بيرد للتدريب.

ما الذي ستتعلمه وتمارسه

من خلال هذه الدورة، ستتمكن من:

• فهم المفاهيم والتطبيقات والعمليات الأساسية لعلم البيانات.
• تعلم مراحل دورة حياة علم البيانات.
• استخدام Python لمهام تحليل البيانات الأساسية.
• العمل مع أنواع البيانات وهياكلها الشائعة.
• جمع البيانات وتنظيفها وإعدادها للتحليل.
• معالجة البيانات المفقودة وتطبيق تقنيات المعالجة المسبقة الأساسية.
• تطبيق أساليب تمهيدية لهندسة الخصائص.
• استخدام الإحصاء الوصفي لفهم مجموعات البيانات.
• إنشاء تصورات واضحة للبيانات وتفسير الأنماط المرئية.
• فهم الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
• تطبيق مفاهيم أساسية للتصنيف والانحدار وتقييم النماذج.
• تمييز الاعتبارات الأخلاقية واعتبارات الخصوصية والأمن في علم البيانات.

مسار الدورة

اليوم 1: مقدمة في علم البيانات

• فهم معنى علم البيانات وغرضه وتطبيقاته.
• استكشاف عملية علم البيانات ودورة حياة المشروع.
• تعلم كيفية دعم علم البيانات لقرارات الأعمال والعمليات.
• مقدمة إلى Python لعلم البيانات.
• العمل مع أنواع البيانات والمتغيرات وهياكل البيانات الأساسية.

اليوم 2: جمع البيانات ومعالجتها مسبقا

• استكشاف تقنيات الحصول على البيانات ومصادرها الشائعة.
• تنظيف البيانات الخام ومعالجتها مسبقا للتحليل.
• تحديد البيانات المفقودة أو غير المتسقة أو غير الدقيقة ومعالجتها.
• تطبيق أساليب تحويل البيانات الأساسية.
• فهم أساسيات هندسة الخصائص.

اليوم 3: التحليل الاستكشافي وتصور البيانات

• تطبيق الإحصاء الوصفي لتلخيص البيانات وفهمها.
• استخدام التحليل الاستكشافي لتحديد الاتجاهات والأنماط والقيم المتطرفة.
• إنشاء تصورات باستخدام مكتبات Python مثل Matplotlib وSeaborn.
• اختيار الصيغ المرئية المناسبة لأنواع البيانات المختلفة.
• تفسير المخرجات المرئية وربط النتائج برؤى عملية.

اليوم 4: مقدمة في تعلم الآلة

• فهم الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
• استكشاف خوارزميات التصنيف الأساسية واستخداماتها العملية.
• فهم تحليل الانحدار ومفاهيم التنبؤ.
• تعلم كيفية تدريب النماذج واختبارها وتقييمها.
• تطبيق مقاييس أساسية لتقييم أداء النماذج.

اليوم 5: علم البيانات في التطبيق

• مراجعة دراسات حالات وتطبيقات واقعية لعلم البيانات.
• فهم الاعتبارات الأخلاقية في مشاريع علم البيانات.
• تطبيق الممارسات الفعالة لخصوصية البيانات وأمنها.
• استكشاف التحديات الشائعة في العمل التطبيقي لعلم البيانات.
• مناقشة الاتجاهات المستقبلية التي تشكل مجال علم البيانات.

الأثر على المشاركين

• بناء أساس قوي في مفاهيم علم البيانات ومسارات عمله.
• اكتساب الثقة العملية في استخدام Python لتحليل البيانات الأساسي.
• تحسين القدرة على تنظيف البيانات واستكشافها وتفسيرها.
• تطوير مهارات إنشاء تصورات ذات معنى للبيانات.
• فهم كيفية تطبيق نماذج تعلم الآلة الأساسية.
• تعزيز الوعي بممارسات البيانات الأخلاقية والمسؤولة.

الأثر على العمل

• دعم اتخاذ قرارات أفضل عبر تحليل البيانات وتفسيرها بصورة أساسية.
• تحسين القدرة على تحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى من البيانات.
• مساعدة الفرق على توصيل النتائج عبر تصورات واضحة.
• بناء قدرة تأسيسية لمشاريع التحليلات وتعلم الآلة المستقبلية.
• تشجيع الاستخدام المسؤول للبيانات والمراعي للخصوصية داخل المؤسسة.

منهجية التدريب

تجمع الدورة بين المفاهيم التأسيسية والتطبيق العملي من خلال:

• تمارين موجهة في Python لتحليل البيانات.
• أنشطة عملية لتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقا.
• تحليل استكشافي باستخدام مجموعات بيانات نموذجية.
• تمارين تصور باستخدام Matplotlib وSeaborn.
• عروض تمهيدية لتعلم الآلة.
• نقاشات حالات واقعية حول الأخلاقيات والخصوصية وتطبيقات علم البيانات.

ما بعد الدورة

عند إتمام الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

• إجراء تحليل أساسي للبيانات باستخدام Python.
• تنظيف مجموعات البيانات وإعدادها واستكشافها بثقة.
• إنشاء تصورات واضحة ومفيدة للبيانات.
• فهم طريقة عمل نماذج تعلم الآلة البسيطة.
• تطبيق ممارسات أخلاقية في معالجة البيانات وتحليلات تراعي الخصوصية.